我正在制作去噪自动编码器。 因为我的去噪自动编码器非常大，我想减少关于渐变的计算。
根据[1]，似乎只有一些从权重矩阵中随机选择的行才会更新。
TensorFlow具有将梯度计算限制为特定变量的基本机制。 例如AdamOptimizer（var_list = [w1，w2]）。minimize（）。 在这种情况下，计算关于w1和w2的梯度。 但是，只要调用此方法，此过程就会向计算图形添加新操作。 因此，这个机制不能用于此目的（我认为如果在训练循环中调用该方法，则内存使用量会不断增加）。
我可以在训练循环中更新AdamOptimizer中的var_list吗？ 是否有其他方法可以更改在训练循环中计算梯度的变量集？